Google Analytics para Ecommerce: El análisis en la base del negocio

¿Sabrías realizar un análisis de cómo funciona tu ecommerce y qué patrones de comportamiento están teniendo lugar en él para poder optimizar los ratios de conversión e incrementar las cifras de negocio? Sin duda, esa es la base de Google Analytics para Ecommerce. Es la herramienta estrella si queremos conocer cómo navegan nuestros usuarios y qué acciones puedo llevar a cabo para que el tráfico de nuestro ecommerce convierta mejor.

De la mano de Javier Timón (Digital Analytics Manager en Banco Santander) hemos creado un post con el objetivo de unificar todas las informaciones relevantes relacionadas con Google Analytics para Ecommerce.

Generación de cuadros de mando en ecommerce. Google Data Studio

El punto de partida de la analítica digital, una vez definidos los objetivos, implementada la herramienta y recogidos los datos, pasa por construir un cuadro de mando en el que visualicemos los principales indicadores de un ecommerce, la evolución a lo largo del tiempo y lo cerca o lejos que se encuentran del objetivo. Es a partir de entonces cuando empieza el verdadero proceso de análisis. Es cuando surgen las primeras preguntas de por qué ha ocurrido algo, a qué se debe la subida o bajada de un indicador, etc.

Primeros pasos para crear nuestro Google Data Studio.

• Paso 1: Definir KPIs, objetivos.
• Paso 2: Añadir a Google Analytics el acceso a la cuenta Demo de Google Merchandise Store.
• Paso 3: Acceder a Google Data Studio.

Para llegar a ello, Google lanzó en mayo de 2016 Google Data Studio, una herramienta gratuita para conectar datos de Analytics y generar cuadros de mando con mucha facilidad y flexibilidad. De un sólo vistazo seremos capaces de ver lo ocurrido el día anterior en nuestro ecommerce y, además, se trata de un aplicativo muy útil a la hora de reportar datos a cargos superiores de la compañía.

• Enlace de plantilla de dashboard ecommerce gratuito de Data Studio del equipo de Lunametrics: https://datastudio.google.com/open/0B3zl3GIjosRCdHlDSHRFSXhUeVk

Data Studio es una de muchas otras herramientas que podemos usar para representar lo que pasa en nuestro ecommerce. Algunas destacadas de fácil uso son Welovroi, Klipfolio, etc. Para volúmenes de datos más elevados y con distintas finalidades, hay otra soluciones de Inteligencia de Negocio como PowerBI (Microsoft), Tableau o QlikView.

Os dejamos un súper vídeo de Google Data Studio.

En base al estudio publicado por Flat 101 relacionado con la conversión el 100% de las web estudiadas utilizan Google Analytics para Ecommerce. Ver estudio completo en https://ecommercerentable.es/la-tasa-conversion-ecommerce/

El gran reto consiste en cómo pasar de unas pantallas llenas de números, de filas y de columnas a un conocimiento concreto, objetivo y cuantificable que nos permita actuar y hacer crecer nuestro ecommerce. Con los costes de adquisición cada vez más altos y la competencia feroz en algunos sectores, la optimización de las conversiones se ha transformado en un eje estratégico de cualquier ecommerce que quiera ser rentable. Es decir, de todos.

Adaptar nuestra cuenta a la LOPD

Google Analytics para Ecommerce: Plan de medición de la analítica digital de un ecommerce.

Una de las claves para ser eficiente en el análisis de un ecommerce es tener muy claro cuáles son las métricas clave que van a decirnos si estamos cerca o lejos de cumplir nuestros objetivos de negocio. Son los denominados KPIs (Key Performance Indicators) y su definición y elección es fundamental para realizar un análisis exitoso.

En función del objetivo de nuestro ecommerce, como ya se comentó en este post sobre los objetivos del comercio electrónico, deberemos definir KPIs diferentes si bien es cierto que las más habituales siempre serán el número de visitas, ratio de conversión, número de pedidos, ticket medio, CAC (Coste de Adquisición de Clientes), LTV (LifeTime Value o Valor del Ciclo de Vida del cliente).

Por un lado, tenemos métricas muy enfocadas al negocio y otras más relacionadas con lo que ocurre dentro de nuestra web/app. Y es aquí donde debemos poner foco y necesitaremos de una herramienta capaz de obtener información de cuántas visitas recibe una tienda, cuántas de ellas acaban contratando, en qué punto abandonan, con qué dispositivos, a qué horas…. Y tantas otras preguntas que pueden venirnos a la cabeza.

Es entonces y no antes cuándo llegará el momento de tomar la decisión de qué herramienta elegir para medir el comportamiento de los usuarios de una web/app. El orden de los factores sí que altera el producto ya que si primero tenemos los datos es más complicado seleccionar a posteriori cuáles son más relevantes. Sin embargo, si primero fijamos objetivos de negocio y las métricas básicas de seguimiento (Ej. Llegar a 100 pedidos el primer mes del lanzamiento), luego resultará más sencillo seleccionar la herramienta y ponerse manos a la obra con su implementación y extracción de datos.

¿Cómo instalar un analytics ecommerce avanzado?

Google Analytics Ecommerce: Implementación de la herramienta de medición de un ecommerce.

Google Analytics es la herramienta estrella para la medición del comportamiento de los usuarios en un ecommerce de tamaño pequeño y medio. Las principales ventajas que tiene son su facilidad de uso, su flexibilidad a la hora de modificar la configuración por defecto, la gran comunidad y conocimiento que se puede encontrar en la red y, por supuesto, que es una herramienta gratuita para la gran mayoría de ecommerce y tiendas online del mercado.

A la hora de implementar Google Analytics en un ecommerce, lo más frecuente es hacerlo a través de un gestor de tags como es el caso de Google Tag Manager, lo cual nos permitirá mucha flexibilidad para configurar la herramienta y nos ahorrará la realización desarrollos en nuestra web.

En una configuración de ecommerce básica, podremos ver con facilidad el número de transacciones de nuestra web, los productos más consultados, las caídas en el proceso de compra, el origen de las visitas… Sin embargo, la gran potencia de Google Analytics para un ecommerce tuvo lugar en 2014 con el lanzamiento del ‘Ecommerce mejorado’, una nueva funcionalidad que amplía notablemente la información que tendremos a nuestra disposición:

• Seguimiento de promociones internas. Con datos de impresiones, clicks y CTRs de campañas que realicemos en nuestra propia web.
• Información de uso de cupones y cómo afecta su uso a los ratios de conversión.
• Implementación de devoluciones de pedidos para poder segmentar entre aquellos pedidos finalizados correctamente y aquellos que han sufrido alguna devolución así como calcular mejor los beneficios.
• Nueva versión del embudo de conversión del checkout con la posibilidad de incluir variables de segmentación como la forma de pago (tarjeta de crédito, Paypal, etc.)
• Y una ampliación notable de opciones relacionadas con los productos: posibilidad de agrupar por marca, categoría de producto y/o otras variables que nos interesen, nuevas métricas como el número de veces en las que un producto se añade al carrito, vistas de un producto, etc.

Quieres hacer seguimiento de visitas a tu web por temáticas para identificar qué contenidos convierten o se comportan mejor, aprende cómo hacer con las categorías y etiquetas de wordpress y grupos de contenido de Google Analytics.

Google Analytics para Ecommerce: Extracción de datos en Google Analytics para un ecommerce. Informes, API y BigQuery

Una vez que Google Analytics esté correctamente implementado, en cuestión de horas podremos ver los primeros datos disponibles de nuestro ecommerce. Sin embargo, al ser una solución gratuita, los resultados no estarán perfectamente consolidados hasta el día siguiente y es entonces cuando podremos empezar a trabajar con ellos.

El uso más básico pasa por hacer una consulta a las principales métricas directamente en la herramienta para hacerse una idea de lo ocurrido en el ecommerce. En Google Analytics podemos crear paneles (en desuso), consultar los informes por defecto (de audiencia, adquisición, comportamiento y conversión) o bien crear informes personalizados ad hoc con la información que más nos interese.

Para usuarios más avanzados, Google Analytics también dispone de un API que se puede consultar desde múltiples plataformas para obtener cualquier dato con más velocidad, flexibilidad e incluso de forma automatizada. Su uso es muy sencillo y puede ayudar mucho a extraer información en cuestión de segundos.

Por otro lado, en este enlace oficial de Google Analytics se habla de cómo usar su API. https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v4/?hl=es-419

La siguiente derivada es la conexión de Google Analytics con Google BigQuery sólo para aquellos clientes de la solución premium Google Analytics 360. En BigQuery accederemos a la información en bruto y con volcados intradía para realizar cualquier tipo de análisis en profundidad aprovechando el poder de computación de Google Cloud, lugar en el que quedan alojados los datos básicos del ecommerce.

Google Analytics para Ecommerce: Análisis de datos en ecommerce. Segmentación por producto o campaña

Llega la hora del análisis. Al visualizar el cuadro de mando empezarán a surgir preguntas. Esa inquietud del analista de la información debe llevar consigo una labor de investigación para tratar de explicar los acontecimientos pasados y encontrar la clave para que vuelvan a ocurrir o dejen de usarse en el futuro. Encontrar lo que ha provocado una alteración en los datos puede ser crítico para la rentabilidad y supervivencia de un ecommerce.

Gracias al análisis de los datos podemos detectar problemas técnicos en la carga de páginas, caídas en procesos de compra por un error en la plataforma o soporte publicitario con mayor cuota de éxito que habría que potenciar para incrementar el negocio.

Por otro lado, también se podrá segmentar cualquier informe por producto o campaña y llegar a conclusiones como que la presencia de un producto en los pedidos incrementa el importe medio o bien que las visitas procedentes de un grupo de anuncios concreto de Google Ads convierten mejor que las que provienen de una campaña de email marketing.

De una manera u otra, el análisis de datos de Google Analytics en un ecommerce es una tarea infinita que nunca termina. Los datos se pueden segmentar de múltiples maneras y encontrar una idea interesante puede ser la clave para un crecimiento significativo de los resultados de negocio.

Google Analytics para Ecommerce: BigData aplicado a ecommerce

Cuando el nivel de análisis pasa a un nivel avanzado, la información de Google Analytics puede viajar a otros entornos como el que comentamos anteriormente de BigQuery para ser explotada de una forma más compleja y masiva. El BigData ha llegado para quedarse y actualmente puede ayudarnos a generar grandes resultados en el corto plazo.

Alguna de las aplicaciones más interesantes del BigData en ecommerce pueden ser:

• Modelo de propensión de compra capaz de descifrar qué probabilidad de compra tiene un usuario que acaba de entrar en una web, lo cual dará lugar a una estrategia de personalización de contenidos para adaptar la tienda online a lo que puede estar buscando dicho usuario.
• Incremento del ticket medio gracias a la identificación de productos que funcionan mejor si se venden juntos y la promoción de dichos packs de forma destacada para fomentar el cross selling. El ejemplo más claro se puede consultar en cualquier ficha de producto de la web de Amazon, en el módulo de productos comprados juntos habitualmente.
• Creación de audiencias en Google Analytics de clientes que no finalizaron la compra así como empujar esas bolsas de usuarios a plataformas de compra programática para impactar de nuevo a esos usuarios que abandonaron el proceso o bien realizar un modelo de look-alike para encontrar cookies similares a las que finalizaron el proceso de compra.

Otras herramientas de Ecommerce para conocer a tus clientes

https://ecommercerentable.es/ecommerce-analytics-herramientas-conocer-tus-clientes/

Más herramientas para analizar nuestro ecommerce

Si bien es cierto que Google Analytics es el epicentro de la recogida de datos de nuestros activos digitales, existen otras herramientas que nos permiten profundizar aún más a la hora de conocer el comportamiento de los usuarios de nuestro ecommerce. Se trata de las llamadas herramientas de CRO (Conversion Rate Optimization), es decir, aquellas enfocadas en mejorar las conversiones de nuestro portal a través de información cuantitativa y cualitativa.

• Mapas de calor: Se utilizan para entender qué es lo que más llama la atención de una página y conocer si estamos captando realmente la atención de los usuarios como queremos. Para este caso hay herramientas como Hotjar, Crazzy Egg o Click Tale.
• Testing: Son herramientas con una doble función. Por un lado, lanzar experimentos para ver qué versión de una misma página consigue mejores resultados y así aplicar el cambio en el portal. Por otro lado, mostrar una página o contenido personalizado en función de una segmentación de usuarios realizada previamente. Las más usadas son Optimizely, Visual Website Optimizer, AB Tasty, o Google Optimize.

Google Analytics para Ecommerce: Seguimiento de categorías y etiquetas WordPress en Google Analytics con Grupos de Contenidos

https://ecommercerentable.es/analizar-categorias-blog-con-mejor-conversion/

Muchas veces hemos hablado ya del customer journey y de su importancia para atraer visitas que conviertan, ya sea a ventas si es un ecommerce como a descarga de contenidos, tiempo de permanencia, … En este post vamos a ver algo importante para el seguimiento y mejora de nuestros post y tipo de contenidos, y que muchas veces no resulta evidente mediante Google Analytics, ¿qué tipos de contenidos convierten o se comportan mejor en nuestro blog?

Vamos a ver qué 3 pasos debemos seguir para conocer qué contenidos convierten mejor con Google Analytics:

1. Tener claro sobre qué temáticas o contenidos escribimos, seguramente serán varias y con diferentes customer journey o motivación, si no sabes a qué me refiero, puedes leer este artículo sobre herramientas para conocer las motivaciones de los clientes.
2. Organizar los contenidos por categorías o etiquetas de wordpress. Esto nos ayudará en el posicionamiento web de nuestro blog, pero además nos permite hacer un buen seguimiento de conversión por temática o categoría.
3. Si hemos incluido las categorías en la construcción de las URLs podremos directamente podremos ver una organización jerárquica, tipo carpetas, en la opción de Google Analytics/Comportamiento/Desglose de contenido. Pero muchas veces las categorías no son únicas o no están en la url o queremos organizar por etiquetas por ejemplo. Si esto es así podemos recurrir al “Grupo de Contenido de Google Analytics”

Google Analytics para Ecommerce:¿Cómo ver la organización de WordPress de categorías y etiquetas en Google Analytics mediante Grupos de Contenido?

1. Incluir categorías o etiquetas en el título de la página. Esto se puede hacer con algún plugin de SEO como el YoastSEO. Veamos por ejemplo cómo hemos incluido la categoría en el título e todos los post.
2. Ahora que ya tenemos la información en el título de los post, lo podemos comprobar agregando a favoritos en el navegador alguno de los post, tendremos que crear un Grupo de Contenido en Google Analytics para los post que contengan una categoría concreta. Esta opción la encontraremos dentro de la Administración de Google Analytics. Por ejemplo en ComeFruta hemos creado un grupo de contenidos para Dietas con fruta que es una de las categorías de los post que escribimos y así podremos ver el comportamiento general de estos post y su conversión a venta o captación de leads.
3. Para consultar el comportamiento del grupo de contenidoscreado simplemente podemos ir a Google Analytics/Comportamiento/VisiónGeneral y tendremos los grupos de contenido y también podemos por ejemplo crear un segmento de clientes o visitas con los post que queramos y así poder verlo en todos los informes de GA.

Seguimiento de categorías y etiquetas WordPress en Google Analytics con Grupos de Contenidos

Muchas veces hemos hablado ya del customer journey y de su importancia para atraer visitas que conviertan, ya sea a ventas si es un ecommerce como a descarga de contenidos, tiempo de permanencia, … En este post vamos a ver algo importante para el seguimiento y mejora de nuestros post y tipo de contenidos, y que muchas veces no resulta evidente mediante Google Analytics, ¿qué tipos de contenidos convierten o se comportan mejor en nuestro blog?

Vamos a ver qué 3 pasos debemos seguir para conocer qué contenidos convierten mejor con Google Analytics:

1. Tener claro sobre qué temáticas o contenidos escribimos, seguramente serán varias y con diferentes customer journey o motivación, si no sabes a qué me refiero, puedes leer este artículo sobre herramientas para conocer las motivaciones de los clientes.
2. Organizar los contenidos por categorías o etiquetas de wordpress. Esto nos ayudará en el SEO de nuestro blog pero además nos permite hacer un buen seguimiento de conversión por temática o categoría.
3. Si hemos incluido las categorías en la construcción de las urls podremos directamente podremos ver una organización jerárquica, tipo carpetas, en la opción de Google Analyticsn/Comportamiento/Desglose de contenido. Pero muchas veces las categorías no son únicas o no están en la url o queremos organizar por etiquetas por ejemplo. Si esto es así podemos recurrir al «Grupo de Contenido de Google Analytics»

¿Cómo ver la organización de wordpress de categorías y etiquetas en Google Antytics mediante Grupo de Contenido?

1. Incluir categorías o etiquetas en el título de la página. Esto se puede hacer con algún plugin de SEO como el YoastSEO. Veamos por ejemplo cómo hemos incluido la categoría en el título e todos los post.
2. Ahora que ya tenemos la información en el título de los post, lo podemos comprobar agregando a favoritos en el navegador alguno de los post, tendremos que crear un Grupo de Contenido en Google Analytics para los post que contengan una categoría concreta. Esta opción la encontraremos dentro de la Administración de Google Analytics. Por ejemplo en ComeFruta hemos creado un grupo de contenidos para Dietas con fruta que es una de las categorías de los post que escribimos y así podremos ver el comportamiento general de estos post y su conversión a venta o captación de leads.
3. Para consultar el comportamiento del grupo de contenidos creado simplemente podemos ir a GoogleAnalytics/Comportamiento/VisiónGeneral y tendremos los grupos de contenido y también podemos por ejemplo crear un segmento de clientes o visitas con los post que queramos y así poder verlo en todos los informes de GA.

Google Analytics 4: la apuesta por el machine learning

Llegó una de las noticias que muchos estaban esperando. Google Analytics anunció hace unos días través de su blog oficial el lanzamiento de una nueva versión de la herramienta de analítica digital más usada: ‘Google Analytics 4‘.

A partir de ahora, cada vez que demos de alta una nueva propiedad, aparecerá por defecto este nuevo producto. Aún así, la opción de generarla bajo el anterior sistema de medición, Universal Analytics, seguirá estando disponible. Pero Google no recomienda usarlo ya.

El punto de partida de esta nueva versión es el de las propiedades ‘App+Web’ que llevan funcionando en versión beta desde finales de 2019. Ese nombre, que muchos veían ‘poco comercial’, ha sido renombrado como Google Analytics 4 y trae una serie de funcionalidades nuevas que detallamos a continuación.

1. 1. Machine learning y alertas personalizadas. Google Analytics pone a nuestra disposición toda su potencia de computación para mostrarnos datos predictivos que nos ayuden a entender mejor el comportamiento de los usuarios de una web o app. Esta funcionalidad, que ya estaba disponible desde hace meses, incorpora ahora la posibilidad de recibir notificaciones cada vez que un valor muestra una alteración destacada. Nos ayudará a centrar nuestros esfuerzos para entender mejor el porqué de esa mejora o ese descenso significativo. Por ejemplo: Crecimiento de la demanda de un producto, abandonos futuros o cálculos del LTV.

Probabilidad de abandono (churn rate) en los nuevos informes de Google Analytics. Fuente: Google.

1. 1. Mejoras en la integración con herramientas del ecosistema Google. La posibilidad de crear audiencias en Google Analytics y enviarlas a herramientas como Google Ads o Youtube era una de las principales ventajas históricas. Ahora, esa integración se potencia con la posibilidad de actuar sobre segmentos de usuarios que coincidan con los criterios definidos en el anterior punto. Por ejemplo, una campaña para retener clientes con alta probabilidad de dejar de comprar en nuestro ecommerce.También, gracias a la unión de apps y webs en una única propiedad, podremos optimizar conversiones generadas en un canal para gestionar la inversión en otro. Por ejemplo, la atribución de conversiones de usuarios que empiezan en app y finalizan una compra en web.
   2. Nuevo menú de navegación y visión única del usuario. A nivel estético, Google Analytics 4 trae una renovada interfaz gráfica y, lo más destacado, un nuevo menú de navegación. En él desaparece la clasificación de Audiencia, Adquisición, Comportamiento y Conversiones y se crean las áreas de reportes de Ciclo de vida (Adquisición, Interacción, Monetización y Retención), Usuarios (Grupos de usuarios y Tecnología) y Eventos (Conversiones y Todos los eventos). Todos ellos bajo el nuevo sistema de medición que ya comentamos en el anterior post.

Interfaz y nuevos menús en Google Analytics 4. Fuente: Google.

1. Medir todo sin necesidad de saber programar. Otra de las ventajas de pasar a medir a través de GA4 es que seremos capaces de capturar eventos especiales que en configuraciones anteriores necesitaban de cierta codificación técnica. Ahora, eventos como hacer scroll en una página o reproducir un vídeo se medirán automáticamente y sin tener que programar una sola línea de código.
2. Mayor control de los datos. Por último, Google pone énfasis en los consentimientos legales de los usuarios, especialmente en lo referido a GDPR. Para ello, ha creado el Consent Mode a través del cual podremos separar los datos para uso analítico frente a los de uso publicitario siempre que tengamos correctamente establecido un sistema de recopilación de consentimientos en nuestra web o app.

Aún es pronto para valorar cómo afectará este cambio al día a día de ecommerces y demás negocios digitales. La migración se irá haciendo de forma paulatina y, si bien es cierto que estas nuevas propiedades no tienen aún toda la funcionalidad de las anteriores, Google Analytics 4 sienta las bases para ayudarnos a tener una medición app y web más precisa y con la analítica avanzada y el machine learning como base para conocer mejor a los clientes y realizar acciones de marketing más rentables y sostenibles.

Google Analytics para Ecommerce: ‘Next Generation Analytics’

‘Next Generation Analytics’. Así es como Google habla de cómo planea transformar la forma de medir los activos digitales de nuestro ecommerce en los próximos años. La compañía estadounidense anunció recientemente una transformación completa de su plataforma de medición digital. Se trata de un nuevo sistema de medición cuyo principal objetivo es unificar las experiencias web y móviles bajo el paraguas de ‘Google Analytics for Firebase’.

Para entender este cambio es fundamental tener en cuenta que:

• Google Analytics nació como una herramienta de analítica web. Su sistema de medición se basa en cookies y éstas sólo existen como tal en los navegadores de nuestros ordenadores, tablets o dispositivos móviles.
• Con el boom de la movilidad, Google adaptó su plataforma para medir, desde Analytics, la actividad en las aplicaciones móviles. Esto les supuso un quebradero de cabeza ya que la materia prima de las apps no son las cookies, sino los identificadores de dispositivos.
• Ambos sistemas de medición han convivido por separado y eso provoca que, en la mayoría de los negocios, exista una propiedad de Google Analytics para medir la actividad web y otra propiedad para medir la actividad en apps. Pero sin una visión única del cliente y con muchos problemas para poder saber, realmente, cuántos usuarios únicos visitan nuestros activos digitales y cuántos distintos nos compran.
• La visión única sólo se podía trabajar por fuera, unificando las dos propiedades y deduplicando a través de ids de cliente o algún identificador similar.
• En 2016, Google lanzó Firebase como plataforma para el desarrollo y medición de apps. Desde entonces, su recomendación siempre ha sido medir la actividad en apps a través de Firebase Analytics en lugar de usar Google Analytics ya que, esta vez sí, Firebase nace desde cero y su capacidad de recolección y funcionalidades adicionales son mucho más potentes que la medición en apps de Analytics.
• Google Analytics para apps y Firebase Analytics han convivido en los últimos 3 años y son muchos los ecommerce que han estado midiendo por duplicado, en dos sitios distintos, la actividad de sus aplicaciones móviles. ¿Tenía sentido seguir así?
• A finales de 2018 Google anunció que la medición en apps debía hacerse a través del SDK de Firebase en lugar del de Analytics. De hecho, desde octubre de 2019, el SDK de Analytics se considera deprecado y todos los clientes, a excepción de los premium (de pago, bajo Google Analytics 360), deben migrar sus apps al nuevo SDK.

Propiedades App + Web, la unión de la medición digital

Desde 2019, Google establece dos formas para medición nuestras webs y apps. Por un lado, tenemos el gtag (Global Site Tag) como principal librería de javascript para la medición en webs a través de Google Analytics y, por otro lado, debemos contar con el SDK de Firebase en nuestras apps para medir correctamente la actividad móvil.

La teoría es sencilla, pero en muchas ocasiones la migración del SDK antiguo de Google Analytics al nuevo de Firebase puede suponer un auténtico quebradero de cabeza a más de un equipo de desarrollo. El SDK de Firebase, además, tiene funcionalidades adicionales como:

• La posibilidad de hacer A/B Testing en apps con algo más de facilidad.
• Predecir abandonos o ventas futuras a través de machine learning.
• Generar enlaces dinámicos a nuestra app para la medición y atribución de descargas y campañas.
• Integrar directamente la mensajería push con nuestros clientes.

Una vez que contemos con los dos sistemas de medición en nuestro ecommerce, especialmente si tenemos apps, seremos capaces de crear una nueva propiedad en nuestra cuenta de Google Analytics. Son las nuevas propiedades App + Web y deberían ayudarnos a responder preguntas como cuántos usuarios únicos tengo, cuántos empiezan empiezan la compra en la web y terminan en la app (o viceversa), qué canal de adquisición está atrayendo más usuarios nuevos o cuántas conversiones he tenido, sin importar el canal. Además, en esta nueva propiedad contaremos con una medición por defecto de algunos eventos como scrolls, descargas, reproducciones de vídeo, etc.

No es oro todo lo que reluce…

La migración hacia el SDK de Firebase así como la creación de las nuevas propiedades App+Web en Google Analytics pueden ayudarnos notablemente a mejorar la información que tenemos de lo que ocurre en nuestro ecommerce. Es un punto importante pero, como todo producto de Google, tiene un periodo de maduración de varios meses y años hasta alcanzar su máximo rendimiento.

Esta circunstancia hace que algunas funcionalidades que ahora mismo tiene Google Analytics no estén disponibles para estas nuevas propiedades. Por ejemplo, las funcionalidades de enhanced ecommerce (ecommerce mejorado), integración con Google BigQuery y Google Ads, cross-device con Google Signals o algunos informes tradicionales estarán disponibles a lo largo de 2020. Para temas de atribución de campañas, conexiones con productos premium como DV360 o SA360 o la posibilidad de importar datos offline tendremos que esperar hasta 2021.

¿Por dónde empezar?

La configuración de las nuevas propiedades App + Web es relativamente sencilla. A continuación os dejamos uno de los mejores tutoriales publicados hasta la fecha para poder hacerlo.